Value of dynamic changes in inflammatory biomarkers for predicting intravenous immunoglobulin resistance in children with Kawasaki disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study assessed the predictive value of dynamic laboratory parameter changes before and after intravenous immunoglobulin (IVIG) treatment for IVIG resistance in children with Kawasaki disease (KD). Methods: Children with KD were stratified based on the occurrence of IVIG resistance. Logistic regression analyses were conducted to identify independent risk factors. The predictive performance of variables and their fractional changes (FC) was evaluated through receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Nonlinear associations between predictors and outcomes were examined via restricted cubic spline (RCS) analysis. Results: The Soochow cohort analyzed 1,796 children, with IVIG resistance observed in 140 cases (7.8%). 636 children from the Anhui cohort were included in external validation. Multivariate regression analysis identified pre-treatment CLR and Hb, post-treatment CLR, LMR, NLR, Hb, and FCs in WBC, Hb, NE%, and NE count as significant independent predictors of IVIG resistance (P < 0.05). ROC analysis demonstrated that WBC(FC) and NE count(FC) were the strongest predictors of IVIG resistance, with AUCs of 0.7677 and 0.7818, respectively, outperforming other parameters. The combined AUC of FC was 0.8307 in the Soochow cohort and 0.8564 in the validation cohort. RCS analysis revealed significant nonlinear relationships between predictors and IVIG resistance. Conclusion: Fractional changes in WBC and NE count were established as robust predictors of IVIG resistance in KD. Future efforts should focus on developing predictive models with thresholds and dynamic risk assessments at various time points to enhance the accuracy of IVIG resistance prediction. Clinicians should closely monitor children with IVIG resistance risk factors and reassess the risk after first treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».